模式识别基本工作流程
第4章走进智能时代知识点人教中图版高中信息技术必修
第4章走进智能时代1.人工智能两大研究领域：模式识别和自然语言理解技术（1）模式识别应用：指纹打卡、人脸识别、语音输入汉字、手写板、触摸屏、OCR光学字符识别（2）自然语言理解应用：翻译软件，在线翻译、网络上与机器人对话2.其他人工智能应用：：PDA（个人数字助理）、智能机器人、计算机博弈、智能代理、机器证明、无人驾驶飞机、专家系统等练习题1．(多选）下列应用中，体现了人工智能技术的有（）A．通过天猫精灵语音控制房内电子设备B．智能翻译机实现实时语言翻译C．安装科技馆游馆 APP，系统提供选择中英文的游馆导图D．应用软件“作业帮”识别图片内容进行检索2．下列关于人工智能的说法，正确的是（）A．人工智能技术就是虚拟现实技术B．计算机病毒具有传染性和破坏性，也是人工智能技术的体现C．烟雾探测器探测到浓烟时自动启动喷淋系统，体现了人工智能技术D．人工智能是一种模拟人类智能活动，尝试对事物进行识别、理解、学习和推理的技术4．人工智能在学习领域有广泛的应用。
下述关于人工智能的说法正确的是（）A．能模拟教师教学的经验和方法，对同学们实施一对一的教学B．能跟踪、记录和分析学习者的学习过程和结果，并据此推送、传递知识C．能利用大数据技术分析学习者的情感、爱好，让学习者戒除各种恶习D．能利用大数据技术分析学习者的学习情况，为每一名学习者选择合适的学习资源，制订个性化的学习方案5．用微信或支付宝付款的时候，会生成一个条形码，收银员可以扫描此条形码收款，这种技术属于人工智能中（）技术。
A．人脸识别 B．语音识别 C．条码识别 D．字符识别6．的功能：按住“麦克风”按钮后，对讲话，能将声音信息识别并转换为文本信息。
这主要采用的技术是（）。
A．人工智能技术 B．视频技术 C．虚拟现实 D．数据压缩技术7．通过交通信息采集系统采集道路中的车辆流量、行车速度等信息，经智能系统分析后调整各路口红绿灯时长属于人工智能在（）领域的应用。
聚类分析法
聚类分析法聚类分析法（ClusterAnalysis）是一种基于模式识别及统计学理论的数据挖掘技术，它通过让数据集中的项以有联系的方式归入不同的簇（Cluster）来呈现其特征，以此发掘出隐藏在数据背后的所谓的“模式”和知识。
聚类分析法主要应用于定性分析（Qualitative Analysis）、模式识别、决策分析（Decision Analysis）、图象处理（Image Processing）、系统自动推理（System Inference）等领域，其主要性质属于非监督式学习。
基本流程聚类分析法的基本流程包括：数据准备（Data Preparation）、预处理（Pre-processing）、聚类（Clustering）、结果评估（Result Evaluation）等步骤。
在数据准备阶段，需要完成原始数据的清洗、转换、结构化以及标准化等操作。
而预处理步骤同样很重要，在此步骤中，可以得到样本的特征数据，并用于聚类模型的建立。
接下来，便是聚类的核心步骤了，完成聚类需要确定聚类的具体方法，例如层次聚类（Hierarchical Clustering）、基于密度的聚类（Density-Based Clustering）、均值聚类（K-means Clustering）等。
最后便是评估结果，在这一步中，会根据聚类的执行情况以及聚类的结果，采用相应的评估指标，对聚类结果做出评价，确定聚类模型的合理性。
工作原理聚类分析法的工作原理，主要是利用距离函数（Distance Function）来度量数据项之间的距离，从而将数据项归入不同的簇。
常用的距离函数有欧氏距离（Euclidean Distance）、曼哈顿距离（Manhattan Distance）、闵可夫斯基距离（Minkowski Distance）、切比雪夫距离（Chebyshev Distance）等。
其中欧氏距离被广泛应用，由于它比较容易实现，可以很好地表现出数据项之间的相似性。
最全的FMEA教程和讲解
目
CONTENCT
录
• FMEA概述与基本原理 • FMEA实施流程与步骤 • FMEA关键技术与方法论 • FMEA在各行业应用案例分析 • FMEA与其他质量管理工具结合应
用探讨 • 总结回顾与未来发展趋势预测
01
FMEA概述与基本原理
FMEA定义及发展历程
FMEA定义
通过对汽车设计、制造过程中可能出现的故障 模式进行识别，以便在产品投放市场前采取预 防措施。
制定改进措施
针对识别出的故障模式和影响，制定相应的设 计、制造、检验等改进措施，提高产品质量和 安全性。
航空航天：确保飞行安全可靠性
分析系统复杂性
航空航天器系统复杂，涉及多个子系统和部件，FMEA可 帮助识别各部件之间的潜在故障和相互作用。
评估风险等级
分析故障模式对能源设备运行和人员安全的影响程度， 评估风险等级。
制定预防措施
针对识别出的安全隐患和风险等级，制定相应的预防 措施和应急预案，确保能源领域生产安全。
05
FMEA与其他质量管理工具结合应用探讨
FMEA与六西格玛管理法相结合
01 02
流程优化
六西格玛管理法强调流程优化与变异减少，而FMEA可以在流程设计初 期识别潜在失效模式，为六西格玛的DMAIC（定义、测量、分析、改 进、控制）循环提供输入。
FMEA（Failure Mode and Effects Analysis，失效模式与影响分析） 是一种预防性的质量工具，用于识别、评估和优先处理潜在的问题 或故障模式，以减少产品或过程在设计和开发阶段的风险。
发展历程
FMEA起源于20世纪40年代的军事领域，后来逐渐应用于航空、汽 车、电子等各个行业。随着质量管理理念的不断发展和完善，FMEA 已经成为一种广泛应用于产品设计和过程控制的重要工具。
扫描仪的应用—OCR
在OCR软件中扫描文稿并直接加载扫描获得的图片 ，然后进行识别。 1 ．打开清华 TH-OCR 软件，并装入要识别的图片（或通过扫描获得）。 2 ． 进行版面处理 ，包括倾斜校正 、版面处理等。 3 ． 进行识别。 4 ． 后处理。 5 ．导出。
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三 、进行文字识别时的注意事项
三 、清华 TH-OCR XP 软件的使用
（三）清华 TH-OCR XP 的窗口
清华TH-OCR XP的窗口如其他Windows程序窗口一样，简洁明快、布 局合理、容易上手 。窗口分为标题栏 、菜单栏、工具栏、工程管理区、图像 和识别操作区 、状态栏 ，如下图所示（结合实际窗口介绍）。
Pre Home Nex
在使用OCR软件进行文字识别时 ， 必须认真学习OCR有关知识和理论 ，特别是 系统设置、版面处理和编辑修改的理解和具体操作 ，并结合实践不断积累经验 ，摸 索出切实可行的解决方案 。下面是一些有价值的提示，要认真理解和体会。
1．在扫描仪中一定要放正原稿 ，不能位置倾斜 ，否则扫描出来的原稿也会是 倾斜的 ， 从而造成OCR软件无法正确识别 。另外 ，在放置扫描原稿时 ，把扫描的文 字材料一定要摆放在扫描起始线正中 ， 以最大限度地减小由于光学透镜导致的失真。
扫描仪的应用
光学字符识别 （OCR）
内容提要
一、OCR 简介
二、OCR 的基本原理和工作流程 三、清华 TH-OCR XP 软件的使用 四、进行文字识别时的注意事项
铁路桥梁损伤的统计模式识别
等。这些构造特点使得铁路桥梁的损伤行为表现出 较强的非线性, 即视活载的大小, 表征出不同的损伤 行为 , 在活载较小时为线性行为, 而活载较大时 , 则 呈现非线性 。另外, 当列车以一定的速度通过桥 梁时 , 列车与桥梁组成车桥耦合振动系统, 使得桥梁 的动力响应有别于其他的强迫振动。同时, 由于列 车是移动的, 显然车桥耦合系统为时变系统, 其响应 具有明显的非平稳性, 即结构损伤使得铁路桥梁的 动力响应具有非线性和非平稳特征。正是由于上述 特点 , 使得铁路桥梁的损伤诊断有别于其他结构, 也 使得在数值模拟和模型试验中具有较好损伤诊断能 力的绝大多数方法, 在实际铁路桥梁工程中失效 [ 2] 。 目前 , 我国在南京长江大桥、 郑州黄河公铁两用桥、 枝城长江大桥、 芜湖长江大桥等铁路桥梁上安装了 健康监测系统, 在已贯通的京沪高速铁路南京大胜 关长江大桥上也正在安装健康监测系统。随着传感 和测试技术的发展 , 在安装了健康监测系统的桥梁 中, 基本上都能实现数据的在线采集, 但铁路桥梁损 伤诊断却是工程实际中急需解决的一个瓶颈。 结构损伤识别包括 3 个基本问题 [ 3, 4] : 损伤 预警 ; 损伤定位 ; ! 损伤程度诊断。对于铁路桥 梁这类大型复杂结构, 直接同时求解这 3 个问题非 常困难。针对铁路桥梁损伤特点 , 将这 3 个基本问 题各分成 3 个步骤逐一求解, 在每一问题中, 采用不 同的统计模式识别
18 文章编号 : 1003- 4722( 2011) 01- 0018- 04
桥梁建 设
2011 年第 1 期
铁路桥梁损伤的统计模式识别
单德山, 付春雨, 李 乔
( 西南交通大学土木工程学院桥梁工程系 , 四川 成都 610031) 摘 要 : 针对铁路桥梁结构损伤的特点, 提出采用分步识别方案与统计模式识别相结合的方 法对其进行识别 。将铁路桥梁损伤识别分为损伤预警 、 损伤定位和损伤程度诊断 3 个基本问题, 再 将其各分成 3 个步骤分别采用统计模式识别的两类分类器、 多类分类器及回归机分类器进行损伤 诊断 。采用某铁路连续梁桥模型试验验证所提方法的正确性, 结果表明该方法在抗噪声能力 、 求解 方法及求解思路上与优化识别方法明显不同 , 其具有良好的推广能力和较强的抗噪声能力, 可应用 于实际铁路桥梁的损伤识别。 关键词 : 铁路桥; 损伤; 诊断 ; 模式识别 ; 模型试验 中图分类号 : U448. 13; U446. 3 文献标志码: A
服务机器人工作原理和流程
服务机器人工作原理和流程下载温馨提示:该文档是我店铺精心编制而成，希望大家下载以后，能够帮助大家解决实际的问题。
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模式识别第4章 线性判别函数
w1。
44
4.3 判别函数值的鉴别意义、权空间及解空间 4.3.2 权空间、解矢量与解空间
(3) 解空间
w1
先看一个简
单的情况。设一
维数据1，2属于
w0
1, -1，-2属
于2 求将1和
2区分开的w0 ，
w1。
45
4.3 判别函数值的鉴别意义、权空间及解空间 4.3.2 权空间、解矢量与解空间
(3) 解空间
53
第四章 线性判别方法
4.1 用判别域界面方程分类的概念
有 4.2 线性判别函数 监 4.3 判别函数值的鉴别意义、权空间及解空间 督 4.4 Fisher线性判别 分 4.5 一次准则函数及梯度下降法 类 4.6 二次准则函数及其解法
4.7 广义线性判别函数
54
4.4 Fisher线性判别
这一工作是由R.A.Fisher在1936年的论文中 所提出的，因此称为Fisher线性判别方法。
0123456789
x1
d23(x)为正
d32(x)为正 d12(x)为正 d21(x)为正
i j两分法例题图示
24
25
3、第三种情况（续）
d1(xr) d2(xr)
1
2
d1(xr ) d3(xr )
3
d2 (xr ) d3(xr )
多类问题图例（第三种情况）
26
27
上述三种方法小结:
8
4.2 线性判别函数
9
10
11
d3(xr) 0
不确定区域
r
xr xrxr xr xr
x2
?
d1(x) 0
1
2
3
x1 d2(xr ) 0
5_高光谱遥感_反演建模
5.3 多元线性回归分析模型
多元线性回归模型：
建立模型的步骤：
5.3 多元线性回归分析模型
多元线性回归模型
5.3 多元线性回归分析模型
多元线性回归模型：
5.3 多元线性回归分析模型
多元线性回归模型：
5.3 多元线性回归分析模型
多元线性回归模型：
5.3 多元线性回归分析模型
多元线性回归模型：
5.4 非线性分析反演模型
一、模式识别：
模式是供模仿用的理想样本。 所谓模式识别,是指从待识别对象中识别出哪些对象与已知模 式相同或相近。 在日常生活中,人们经常用感宫来识别图形、文字、语言等。 在科学技术中,通过气象卫星资料的分析和处理,对未来天气属于何 种类型作出预报；医生通过病情分析,对病人所患病情作出判断； 地质工作者通过对地质资料的分析,对矿藏分布情况作出判断,等等。 这些工作的共同特点是给出了各种已经模式,识别给定的对象属于 哪一种类型,这就是模式识别。 根据光谱信息和样本数据，判断每个像元对应研究对象的大小， 属于模式识别问题。
5.4 非线性分析反演模型
5.4 非线性分析反演模型
5.4 非线性分析反演模型
5.4 非线性分析反演模型
5.4 非线性分析反演模型
一、模式识别：
土壤含水量距离贴近度识别结果
5.4 非线性分析反演模型
二、BP神经网络法： 1、基本原理
5.4 非线性分析反演模型
二、BP神经网络法： 2、模型结构
5.2 一元回归分析模型
一元线性回归模型：
回归分析方法，是研究要素之间具体的数量关系的一种强有力的 工具，运用这种方法能够建立反映光谱特征与研究要素之间具体的数 量关系的数学模型，即回归模型。
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模式识别基本工作流程
模式识别基本工作流程主要包含以下步骤：
1.信息获取：这是模式识别的第一步，将对象转化为计算机可以
运算的符号，也就是将事物所包含的各种信息通过采集转换成计算机能接受和处理的数据。
对于各种物理量，可以通过传感器将其转换成电信号，再由信号变换部件对信号的形式、量程等进行变换，最后经A/D采样转换成对应的数据值。
2.预处理：预处理环节通过各种滤波降噪措施，降低干扰的影
响，增强有用的信息。
在此基础上，生成在分类上具有意义的各种特征。
预处理生成的特征可以仍然用数值来表示，也可以用拓扑关系、逻辑结构等其他形式来表示，分别用于不同的模式识别方法。
3.特征提取与选择：特征提取是将识别样本构造成便于比较、分
析的描述量即特征向量。
特征选择是从已提取的特征中选择一部分特征作为建模的数据，以免特征的维数太大。
有时可采用某种变换技术，得到数目上比原来少的综合性特征用于分类，称为特征维数压缩，也成为特征提取。
4.分类器设计：分类器设计是通过训练过程将训练样本提供的信
息变为判别事物的判别函数。
5.分类决策：分类决策是对样本特征分量按判别函数的计算结果
进行分类，是模式识别的核心和难点。
其主要方法是计算待识
别事物的属性，分析它是否满足是某类事物的条件。
满足这种数学式子与否就成为分类决策的依据。
此外，模式识别的方法主要有四类：数据聚类（用于非监督学习）、统计分类（用于监督学习）、结构模式识别（通过对基本单元判断是否符合某种规则）和神经网络（可同时用于监督或者非监督学习，通过模拟人脑，调节权重来实现）。
综上所述，模式识别的工作流程涵盖了从数据获取到分类决策的多个环节，每个环节都有其特定的任务和方法，共同构成了完整的模式识别过程。